关于企业财务舞弊审计的思路研究及实现路径——基于舞弊动因理论及审计工作坐标图的应用分析

文章运用舞弊动因理论对企业常见的财务舞弊行为模式进行了研究分析,识别影响各类常见的财务舞弊行为的一般风险因子和个别风险因子,并梳理对应的审计思路进而提出整改建议;同时结合绘制审计工作坐标图的创新方法,对各项财务舞弊行为的审计策略及审计方法进行直观呈现,明确了财务舞弊审计的具体实现路径。最后,从加强企业财务审计成效的角度出发,提出了增强审计人员使命感和责任感、聚焦关联人员及关联方监督、关注各项内控机制建立及执行情况、加强费用及考核目标的科学筹划、加强审计业务培训等建议。

基于GONE理论的上市公司财务舞弊动因分析及防范——以QX公司为例

上市融资是许多公司发展到一定程度时所采取的一种融资方式,但是公司上市后面临的是高标准、高透明的压力。为了保持良好的形象,能继续在证券市场上融资,偶有公司进行财务舞弊。文章以QX公司为例,采用GONE理论(企业会计舞弊与反会计舞弊理论)对其舞弊动因展开分析,由此提出防范措施,以期为中小投资者、上市公司及政府监管机构防范财务舞弊提供参考。

上市公司财务舞弊动因及防范对策研究——以X公司为例

财务舞弊是上市公司面临的严重问题之一,对公司、投资者和市场都会产生深远的影响。近年来,随着市场经济的发展,国内上市公司财务舞弊事件频发,受到了社会的广泛关注。文章以浙江X 股份有限公司(以下简称“X公司”)为研究对象,首先阐述财务舞弊的理论基础和X公司财务舞弊事件经过,随后深入分析其舞弊行为的动因,最后提出一系列财务舞弊防范对策,以预防和应对财务舞弊行为。

上市公司财务舞弊动因与对策研究

随着资本市场的迅速发展,上市公司的财务舞弊事件日益增多,这种现象不仅扰乱了市场秩序,还严重损害了投资者的权益。基于此,文章首先阐述上市公司财务舞弊的特征,然后分析其背后的动机,进而详细分析这些行为给市场和投资者带来的危害,最后从多个角度提出应对和防范上市公司财务舞弊的措施,如加大监管和处罚力度、增强审计人员的专业能力等,以有效遏制并减少上市公司财务舞弊现象。

财务舞弊动因及审计策略研究

企业财务舞弊是企业经营管理者为了满足自身的不正当利益或者是维持企业的正常稳定经营发展所做出的一种违法行为,严重影响了市场经济的稳定性,不利于高效稳定市场秩序的构建。而企业选择进行财务舞弊,通常具有一定的原因,在不同的原因驱动下企业所选择的财务舞弊类型也可能有所不同。因此,需要对企业财务舞弊的具体动机展开详细和全面的讨论,确定企业所采用的财务舞弊方式和手段,针对性地展开有效的财务审计工作,严厉遏制财务舞弊问题,保障市场经济的稳定发展。基于此,本文对财务舞弊的相关概念展开了分析,并且指出了企业财务舞弊的动因、具体手段方式,相对较为全面地认识了企业的财务舞弊原因与展开的方式。研究了四类常见的财务舞弊识别方法,最后在此次基础上提出了针对财务舞弊行为开展的审计策略和管控方法,希望能够为有效地遏制和管控财务舞弊提供可行建议。

上市公司财务舞弊动因及对策探析——以庞大集团为例

财务舞弊不仅损害了投资人的利益,也破坏了市场资源配置功能,扰乱了市场秩序,更对企业本身带来负面影响。然而,即使在高压背景下,仍旧有部分企业存在财务舞弊问题。本文基于GONE理论,对庞大集团财务舞弊事件进行分析。在介绍公司大致情况以及回顾财务舞弊案件后,主要从贪婪、机会、需要、暴露四个因子的角度出发分析其动因,从而提出简要的防治措施,以此来规避或者预防财务舞弊。

基于GONE理论的易见股份财务舞弊动因与防范研究

随着我国资本市场的日益成熟,上市公司为了谋取利润而实施财务舞弊行为,严重阻碍资本市场的健康发展。易见股份曾被誉为“A股区块链第一股”,对其财务舞弊行为进行研究,可为相关企业提供有力的警示震慑作用。本文以易见股份为研究对象,对其财务舞弊的具体手段进行分析,运用GONE理论提出的贪婪、机会、需要和暴露四个因素剖析其舞弊动因,进而提出相应的预防治理措施,以期减少财务舞弊行为的发生,促进资本市场的持续稳定发展。With the increasing maturity of China’s capital market, listed companies carry out financial fraud in order to seek profits, which seriously hinders the healthy development of the capital market. Easy Visible was once known as the “first share of A-share blockchain”, and its financial fraud research can provide a strong warning and deterrent effect for related enterprises. This paper takes Easy Visible as the research object, analyzes the specific means of financial fraud, analyzes the motivation of fraud by using the four factors of greed, opportunity, need and exposure proposed by GONE theory, and then proposes corresponding prevention and control measures, in order to reduce the occurrence of financial fraud and promote the sustainable and stable development of the capital market.

GONE理论下纺织企业财务舞弊动因分析及管理策略

在资本市场中,纺织企业财务舞弊行为时有发生,并且近十年总体呈现上升趋势,如何防范纺织企业财务舞弊,已成为社会各界关注的重大问题。本文列举了企业常见的舞弊手段,并以数家纺织企业财务舞弊案例为研究对象,基于GONE理论深入剖析纺织企业财务造假的原因,并分析其财务舞弊行为中出现的具体问题,然后以此进行映射,以GONE理论提出的4个因子为切入点,探究防止纺织企业财务舞弊的管理策略。

浅析上市公司财务舞弊的动因及防范对策

在经济高速发展的今天,我国资本市场蓬勃发展,但财务舞弊现象频发,舞弊手段及其动因多样化、隐蔽 化。财务舞弊不仅导致企业与其利益相关者的利益受损,而且还破坏市场秩序,使经济资源不能被充分利用。因此,研究 上市公司财务舞弊的现象,阐释上市公司财务舞弊的危害,对其手段与动因进行分析,进而从上市公司治理机构、财务舞 弊发现机制及财务舞弊处罚力度三个方面提出改善建议,对防范上市公司财务舞弊的发生具有一定的参考价值。

数据资产的财务舞弊风险及审计应对

数据资产是企业在数字经济时代重要的战略资源。现阶段,数据资产的确认、计量和报告尚处于持续完善过程中,数据资产化发展空间巨大。为了保障数据资产有效促进经济发展,基于数据资产的财务舞弊风险值得各界关注。本文讨论了数据资产入表核算面临的挑战,以及由此产生的虚增资产、假确权、操纵估值等财务舞弊风险。在此基础上,本文从审计内容、审计方法等方面提出了审计机构的应对措施。

财务舞弊大数据识别:反思与重构

当前的财务舞弊大数据识别,实际上是先用显著指标对舞弊公司样本“画像”,再依据画像结果寻找与舞弊样本相似的有舞弊嫌疑的公司。这种通过舞弊样本“画像”识别财务舞弊的做法,存在着刻舟求剑、按图索骥、盲人摸象、准确率幻觉等问题。造成这些问题的根本原因在于,当前的财务舞弊大数据识别忽视了财务舞弊“人的行动”本质。因此,有必要回到财务舞弊“人的行动”本质,重构财务舞弊大数据识别模式。重构财务舞弊大数据识别,应以演绎推理的方式获得真实舞弊行动的知识,并以真实舞弊行动作为识别重点。具体的思路是:首先通过假构法领悟真实的财务舞弊行动,再以指标组合的形式刻画财务舞弊行动,最后参照金税系统筛选出存在舞弊行动的公司。

基于风险因子理论的瑞幸咖啡财务舞弊分析

随着我国经济的快速发展,越来越多的公司走上了上市的道路,上市公司的财务舞弊现象也屡禁不止,对于我国经济的发展来说,财务舞弊在一定的程度上违反了市场的公平公正的原则,也严重的影响了我国市场的风气,很可能成为我国经济发展的阻碍。本文提出瑞幸咖啡有限责任公司(以下简称瑞幸咖啡)通过虚增收入财务舞弊手段,早段时间吸收到大量的投资并快速上市,依据风险因子理论分析把瑞幸咖啡进行财务舞弊的动机分为一般风险因子和个别风险因子来进行分析,最后针对瑞幸咖啡财务舞弊的情况提出相应的对内和对外的治理政策。

基于可解释机器学习和文本信息的财务舞弊识别研究

近年来,全球经济一体化与金融市场发展导致上市公司财务舞弊频发。随着上市公司财务数据积累和财务比率多样性增加,大数据与机器学习方法在识别舞弊中的应用成为研究热点。然而,机器学习模型受限于其“黑盒”特性,如何在提高模型精度的同时,增加其透明度和可解释性,已成为学界和业界共同面临的挑战。本文引入一种基于XGBoost框架的可解释机器学习模型,使用加权交叉熵损失函数处理非均衡样本,通过将加权模型简化为单棵决策树,以清晰的树状结构为业界决策者提供明确的逻辑解释。同时,创新性结合上市公司年报中的MD&A文本信息,实证检验文本变量在提升财务舞弊识别性能上的有效性。研究结果表明:加入文本变量后,模型识别准确率达到89.32%,较仅考虑财务与非财务指标时提升了15.73%;利用加权交叉熵为少数类样本赋予更高权重后,召回率提高至86.51%。本文引入的可解释机器学习方法以其简单、透明及高准确性的特点,为财务舞弊识别提供了一种可解释的代价敏感解决方案,为业界决策者提供了指导。

ESG表现会抑制企业财务舞弊吗?——来自A股上市企业的经验证据

在企业日益关注社会责任与可持续发展的大背景下,ESG(环境、社会和公司治理)表现成为评估企业综合价值的重要指标。基于2013—2022年中国A股上市企业数据,考察ESG表现对企业财务舞弊的影响。研究结果表明,ESG表现能够抑制企业财务舞弊行为,包括降低舞弊发生概率和严重程度。机制研究表明,ESG表现通过降低信息不对称程度、缓解融资约束和降低代理成本进而抑制企业财务舞弊。异质性分析表明,ESG表现抑制企业财务舞弊的作用在内部控制质量差、非国有以及法制环境程度高的样本中更加显著。经济后果检验发现,ESG表现通过抑制企业财务舞弊促进财务绩效的提升、降低企业的经营风险。

年报柔性监管、高管激进与企业财务舞弊

文章选取2014年问询监管方式实施后的2014—2021年企业样本,分析了年报柔性监管对监管前、监管后企业财务舞弊行为的影响,并进一步探讨高管个性特征的调节效应。研究发现,企业当年发生财务舞弊会显著提高企业被柔性监管的概率,而企业被柔性监管后,未来一年发生财务舞弊的概率显著下降,说明年报柔性监管起到了遏制企业财务舞弊行为的效用。机制分析显示,年报问询监管通过加剧企业融资约束和改进内部控制质量产生抑制作用。此外,在管理层较为激进的企业中,年报柔性监管不但未能抑制企业财务舞弊,甚至会加剧企业财务舞弊可能性。

基于风险因子理论的辅仁药业财务舞弊及防范分析

当前,随着证券市场的快速发展,拥有一个健全的证券市场环境是所有企业和投资者的共同心愿。然而,近年来因为披露的财务报告信息不规范而被调查的上市公司越来越多。这种混乱的局面使投资者对自身的投资行为失去了准确判断,同时也影响了市场经济的正常运转。准确识别上市公司的各种财务造假手段并针对性地采取应对措施至关重要。以辅仁药业为例,基于舞弊风险因子理论,通过对辅仁药业财务舞弊手段的分析,得出如下结论:风险因子理论在分析企业财务舞弊时具有明显的优势。要预防和控制公司产生财务舞弊,则要从内部和外部两个方面入手采取有效对策,建立起一套科学完善的制度。

基于舞弊三角模型的财务舞弊分析与对策研究——以K公司为例

一直以来,财务舞弊都是资本市场上关注的焦点。文章基于舞弊三角模型理论,以 K 公司为例,从动机与压力、机会以及态度与借口三个方面分析财务舞弊的原因,并提出了健全相关法律制度以提高财务造假成本;建立有效的公司内部治理机制;加强外部监管,保持中介机构的独立性;提高中小投资者的风险意识和维权意识,推动其参与公司治理;提升管理层职业道德等五个方面的治理措施来防范财务舞弊,保护中小投资者的合法利益。

上市公司研发创新诱发财务舞弊吗?--来自中国资本市场的经验证据

研发创新是企业实现可持续发展的重要路径,也是企业高质量发展的重要保障。然而,研发创新的不确定性,极易诱发企业管理层财务舞弊。以上市公司以经纪人假设、信息不对称、委托代理等为理论基础,选取我国2010~2019年期间因财务舞弊受到证监会处罚并公告的上市公司为样本,实证检验了上市公司研发创新与财务舞弊之间关系。研究发现上市公司的技术性创新越高,财务舞弊的可能性越大;非技术性创新越高,财务舞弊的可能性越小;创新研发投入越高,财务舞弊的可能性越大。针对研究结论提出相应治理对策建议,以期不断提升上市公司研发创新质量,助推上市公司高质量发展。

基于风险因子理论的财务舞弊分析——以Y公司为例

近年来,随着我国超大规模市场潜力优势的逐步发挥,诸多企业纷纷上市,而部分上市企业为避免“ST”化、便于对外融资或管理者为谋求私利,导致财务舞弊事件层出不穷,干扰了资本市场的正常运转。本文在风险因子理论的基础上,以Y公司的财务舞弊案为例进行分析,探讨该企业财务舞弊的手段及动因,进一步从企业的内部及外部两个角度提出相应的防范对策。

基于深度学习和文本情感的上市公司财务舞弊识别方法

上市公司财务舞弊是指采用不当手段使会计信息失真的恶劣失信行为,对公司经营、经济发展和社会利益产生负面影响。目前,更多研究关注于金融数字数据,对文本信息和深度学习算法的研究较少,因此提出了一种基于深度学习并融合文本情感特征的上市公司财务舞弊识别方法。该方法首先对财务指标进行预处理,并使用BiLSTM提取股评文本的情感特征。然后使用RCC(residual-cross-convolutional)并行网络进行财务舞弊识别,其采取残差网络、交叉网络、卷积网络和长短期记忆网络并行的方式提取财务舞弊特征,并使用批标准化和全连接得到最终的识别结果。实验结果表明,该方法在识别上市公司财务舞弊的任务上较其他模型取得了更好的效果,召回率和AUC分别达到了88.46%和82.06%。